数据集成中的数据抽取，要怎么做，请从技术角度详细描述

数据集成中的数据抽取是将不同来源的数据从源系统中提取到目标系统中的一个过程。从技术角度来说，数据抽取涉及到以下几个方面：

1. 数据源的连接和认证：首先需要建立到源系统的连接，包括数据库、文件系统、API等。对于需要认证的数据源，还需要提供认证信息，例如用户名、密码等。

2. 抽取策略的确定：确定需要抽取的数据范围和方式。可以根据时间、增量、全量等方式来抽取数据，从而避免重复数据的抽取。

3. 数据抽取的实现：基于抽取策略，使用抽取工具或编写代码来实现数据的抽取。常见的抽取工具包括Sqoop、Flume、Kafka Connect等。对于需要自定义的抽取逻辑，可以使用编程语言如Python、Java等来实现。

4. 数据转换和清洗：数据从源系统抽取到目标系统时，需要进行数据转换和清洗，以满足目标系统的数据格式和数据质量要求。可以使用ETL工具或编写代码来实现数据转换和清洗。

5. 数据加载到目标系统：将经过转换和清洗的数据加载到目标系统中，例如数据库、数据仓库、Hadoop集群等。可以使用加载工具或编写代码来实现数据加载。

综上所述，数据集成中的数据抽取需要通过建立数据源连接、确定抽取策略、实现数据抽取、数据转换和清洗、数据加载到目标系统等一系列技术手段来完成。